GRNN網路硬體之實現及在區域網路管理之應用

Abstract

區域網路已於一般人的生活中扮演了重要的地位，如何管理有限的網路資源，製造最大的使用效益，是一個困難的議題，根據不同的使用者習慣，以及應用，會需要各種不同的網路環境設定，如何快速且即時的反應是我們追求的目標。 由於使用者的回饋與反應，才是我們判定服務品質(Quality of Service)的重要指標，根據以往累積的使用者回饋，本論文設定一品質標準，並結合GRNN(Generalized Regression Neural Networks)類神經網路學習法則，快速且精準的計算使用者會感到滿意的網路環境設定，並從所有可能感到滿意的設定中，找出消耗網路資源最少的設定，提供給使用者， 利用軟體實現網路環境設定之頻寬分配計算，建構於一般的網路橋接器環境，將會耗費相當大量的反應時間，使用者的體驗感受將會大幅度下降，所以本論文欲以VLSI晶片設計，設計出效能強大，且快速精準的分配網路環境設定，計算法則也是不可或缺的一環，故結合GRNN類神經網路學習法則，以硬體電路晶片實現處理單元，便可達成這一目的。